19、基于计算连续体的智能农业中使用LSTM网络

基于计算连续体的智能农业中使用LSTM网络

在当今的科技发展中，智能农业正逐渐成为农业发展的重要方向。计算连续体和深度学习的结合为智能农业带来了新的可能性。本文将详细介绍如何在智能农业的温室监测和管理中有效利用计算连续体，并结合长短期记忆（LSTM）网络来提高系统的可靠性和可扩展性。

相关工作

深度学习在智能农业领域有着广泛的应用，主要涉及卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等不同的神经网络架构。
- CNNs ：受人类大脑视觉皮层功能的启发，CNNs在图像处理方面具有强大的能力，广泛应用于农业研究中的植物或作物分类、害虫检测、植物病害检测和灾害监测等任务。例如，大型预训练的CNN架构，如AlexNet，可以进行有效微调，并应用于下游的分类任务，如病害检测和植物分类。
- RNNs ：更适合处理时间序列数据。长短期记忆（LSTM）网络是RNN的一种变体，旨在解决传统RNN的局限性，如梯度消失问题。LSTM通过特殊的记忆单元和门控机制来控制信息的流动，能够捕捉和存储长序列中的重要信息，并选择性地遗忘无关信息。

LSTM网络包括三个门，分别执行以下操作：
1. 遗忘门（$f_t$） ：通过使用Sigmoid函数计算得分，确定细胞状态的各个组件需要保留的程度。公式为：$f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t - 1}, x_t] + b_f)$
2. 输入门（$i_t$） ：确定要存储在细胞状态中的新信息。具体来说，Sigmoid层选择应更新的状态值，而tanh层确